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手术视频中的精细粒度多级多级跟踪
准确的工具跟踪对于计算机辅助干预的成功至关重要。以前的努力通常会严格地对工具轨迹进行建模，从而俯瞰外科手术程序的动态性质，尤其是跟踪诸如身体外和相机外视图之类的场景。在解决此限制时，新的CholectRack20数据集提供了详细的标签，以三个角度说明多个工具轨迹：（1）术中，（2）体内和（3）可见性，代表不同类型的工具轨迹时间。这些细粒标签可增强跟踪灵活性，但也提高了任务复杂性。由于高视觉相似性，尤其是在同一类别的工具中，遮挡或重新插入身体后的工具仍然具有挑战性。这项工作认识到工具操作员在区分工具轨道实例中的关键作用，尤其是属于同一工具类别的工具轨道实例。但是，在手术视频中未明确捕获操作员的信息。因此，我们提出了Surgitrack，这是一种利用Yolov7进行精确工具检测的新型深度学习方法，并采用了注意机制来对工具的起源方向进行建模，作为其操作员的代理，以重新识别工具。为了处理各种工具轨迹的观点，Surgitrack采用了协调的两分匹配图，最大程度地减少冲突并确保准确的工具身份关联。cholectrack20的实验结果证明了外科手术的有效性，优于实时推理能力的最先进方法和最先进的方法。这项工作为手术工具跟踪设定了新的标准，为在微创手术中提供了更适合适应性和精确的帮助。
1跟踪健康和衰老的表观遗传生物标志物...
性别肯定激素治疗（GAHT）是许多跨性别者的必要治疗方法，并且至关重要的是进一步改善治疗经验并减轻可能的风险。在这里，我们调查了GAHT第一年的健康和衰老的DNA甲基化（DNAM）生物标志物是否经过修饰，并且这些生物标志物是否因治疗类型而变化。队列由13名跨性别女性和13位男性组成。采样发生在基线（前GAHT），在6个月和12个月的随访中进行。我们跟踪了三个表观遗传钟（Horvath，Hannum，Phenoage），基于DNA甲基化的端粒长度（DNAMTL）和Dunedinpace的纵向动力学。在基线时，Horvath和Hannum表现出加速的表观遗传衰老，尤其是在跨性别者之间发音，而在两组中，现场和Dunedinpace的衰老均显示出较低的衰老速度。这种差异可能反映出少数族裔压力在原本健康的队列中的可能影响。尽管Gaht不影响这三个时钟，但DNAMTL和DunedInpace显示出特定的治疗模式，但在轨迹中具有显着的个体间差异。跨性别妇女增加了人民平台（估计= 0.057，p = 0.002）和轻微的DNAMTL增益（估计= 0.024，ns）；跨性别者表现出稳定的Dunedinpace（估算= -0.013，ns）的稳定下降，DNAMTL的减少（估计= -0.057，p = 0.037）。明显的异质性表示对治疗的个性化反应，并突出了将这种生物标志物纳入全面健康监测的潜在价值。我们的发现强调了对更大的长期研究的必要性，以优化性别肯定医疗保健的个性化策略。
当辅助眼睛跟踪失败时：通过瞳孔适应性反应与脑干患者进行交流 - 案例研究
然而，当动眼控制恶化时，凝视跟踪设备的使用受到阻碍，因为最终发生在ALS的进展中，或者脑病变会影响眼部迁移率。在称为完全锁定状态（CLIS）[7]的条件下，眼睛运动可能会完全丢失。对于这些患者，维持沟通的唯一机会是依靠其他系统，例如基于EEG信号来控制AAC设备。这些方法通常称为大脑计算机界面（BCIS）[8]。在与某些BCI的与CLIS患者沟通方面的部分成功，尤其是基于事件相关电位的BCI [9,10]。但是，这些系统需要相对较长的准备工作以及专门的AAC促进者的存在，并且学习曲线困难，因为患者必须了解对特定生理信号的适当控制[11]。此外，它们通常非常昂贵。因此，需要更简单，更适合患者的方法。
使用蓝牙 - 低能来进行接触跟踪
接触追踪的目的是跟踪个人之间的联系，以告知那些患有感染风险的人。许多国家都考虑了借助数字工具（例如智能手机）进行接触跟踪。许多接触追踪提案基于蓝牙低能（BLE），这是大多数智能手机上可用的中型无线技术。核心想法是使用BLE在附近的智能手机之间交换信息，以跟踪其所有者的联系。即使尚未设计用于测量距离，其有限的范围以及信号强度指示器也可以提供足够好的接近度估计[13]。此外，BLE被设计为具有低能足迹，这对于必须在电池资源有限的设备上一直保持运行的任务很重要。在考虑距离估计和能源消耗的背后，关于设备到设备通信的技术选择仍然是几个问题。本文档将介绍这些详细信息，并将讨论如何根据BLE实施联系人跟踪。本文档仅关注接触跟踪应用程序的BLE通信方面，特别是它没有详细讨论距离估计或能耗方面。本文档的目标是介绍基于BLE的接触跟踪背后的技术要素，提出技术限制并描述所设想的解决方案。
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
下一个样本跟踪的遗传性别验证...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
任务约束对虚拟现实中3D视觉运动跟踪任务的影响
近年来，许多研究都使用沉浸式虚拟现实（VR）来与真实环境尽可能地分析感知运动的协调（Bideau等，2010; Bideau et al。，2004; Ranganathan and Carlton and Carlton，2007; Vignais et; Vignais et al。，2009; Faure et al。，2020）。对VR的这种强烈兴趣创造了准确控制设备提供的信息，与环境的相互作用和任务的约束的可能性（例如Vignais等，2009； Choi等，2021）。在这种情况下，需要进行研究，以表征虚拟环境中可能的运动动作，这是在深度维度上恰当的（Armbrüster等，2008； Vienne等，2020）。为了解决这一目标，我们的研究团队已经开发了一项视觉运动跟踪任务，以操纵和评估不同虚拟约束对行动参与，尤其是在深度维度上的影响。跟踪任务的原理是移动效应器，以使其与移动目标保持尽可能近，可以通过互动
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。
使用3D激光雷达传感器对人的有效检测和跟踪
持续的注意力描述了我们不断专注于给定任务的能力。这种能力由我们的唤醒生理状态调节。尽管持续注意力的失误与唤醒失调有关，但潜在的生理学机制仍不清楚。新兴的工作表明，在睡眠状的慢波清醒中的入侵是向睡眠过渡的标记，可以机械地解释注意力失误。这项研究旨在通过对单胺系统的药理学操纵暴露，类似睡眠的慢波发生与持续注意力失败的行为结合之间的关系。在四个独立的实验性课程中，在一项双盲，随机控制试验中，有32名健康的男性参与者接受了甲式化甲酯，阿诺西汀，西妥位或安慰剂。在每个会话期间，脑电图（EEG）用于测量神经活动，而参与者完成了需要持续关注的视觉任务。甲化酯增加了皮质和皮质下区域的促唤醒的多巴胺和去甲肾上腺素，改善了行为性能，而原子氨酸却可以增加多巴胺和去甲肾上腺素，主要增加了额叶皮质的高度超过额叶。此外，增加促进睡眠的5-羟色胺的西妥位导致了更多的试验。基于脑电图记录，西妥位酰胺也与睡眠状的慢波增加有关。重要的是，与诸如功率之类的经典唤醒标记相比，只有慢速波会在特定区域特异性的时期中差异预测的错过和更快的响应。这些结果表明，唤醒的减少会导致清醒期间局部睡眠侵入，这可能与冲动性和迟钝性有关。